数据挖掘实战：基于KMeans算法对超市客户进行聚类分群
一、研究背景 超市作为零售业的主要形式之一，在现代都市生活中扮演着重要角色。随着社会经济的发展和消费者需求的变化，超市经营者越来越意识到了客户细分的重要性。不同的客户群体有着不同的购物习惯、消费行为和偏好，了解并满足不同客户群体的需求，可以帮助超...
【数据挖掘实战】——航空公司客户价值分析（K-Means聚类案例）
一、背景和挖掘目标 在企业的客户关系管理中，对客户分类，区分不同价值的客户。针对不同价值的客户提供个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。在竞争激烈的航空市场里，很多航空公司都推出了优惠的营销方式来吸引更多的客户。在此种环境下，如何将公司有限的资源充...
数据挖掘实战：带你做客户价值分析(附代码)
背景与挖掘目标 1. 背景 航空公司业务竞争激烈，从产品中心转化为客户中心 针对不同类型客户，进行精准营销，实现利润最大化 建立客户价值评估模型，进行客户分类，是解决问题的办法 2. 挖掘目标 借助航空公司客户数据，对客户进行分类 对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值 对不同价值的...
数据挖掘与数据化运营实战. 3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型
3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型 这里的预测（响应、分类）模型包括流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。 预测（响应、分类）模型是数据挖掘中最常用的一种模型类型，几乎成了数据挖掘技术应用的一个主要代名词。很多书籍介绍到数据挖掘的技术和应用，首先都会列举预测（响应、分类...
数据挖掘与数据化运营实战. 3.1 目标客户的特征分析
3.1 目标客户的特征分析 目标客户的特征分析几乎是数据化运营企业实践中最普遍、频率最高的业务分析需求之一，原因在于数据化运营的第一步（最基础的步骤）就是要找准你的目标客户、目标受众，然后才是相应的运营方案、个性化的产品与服务等。是不加区别的普遍运营还是有目标有重点的精细化运营，这是传统的粗放模式与...
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
会员的价值体现在持续不断的为企业带来稳定的销售和利润，同时也为企业策略的制定提供数据支持。所以零售企业总是想尽一切办法去吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高他们的忠诚度。忠诚度高的顾客表现为经常光顾购买，有较高的价格忍耐度，愿意支付更高的价格，也愿意向其他人推荐，对品牌满意度较高等。会员忠诚度高不一...
KNIMI数据挖掘建模与分析系列_004_利用KNIMI做客户流失预测
利用KNIMI做客户流失预测 老帅 20150801 http://blog.csdn.net/shuaihj 一、测试数据 中国移动客服数据 需要测试数据，请留下邮箱 二、统计已流失客户 1.读取移动客服数据(客户流失.xlsx) 2.统计已流失客户 参数设置 统计结果 3.数据流 三、贝叶斯预测...
KNIMI数据挖掘建模与分析系列_003_利用KNIMI做客户细分
利用KNIMI做客户细分 老帅 20150801 http://blog.csdn.net/shuaihj 一、测试数据 需要测试数据，请留下邮箱 二、计算消费金额和消费次数 1.读入(销售数...
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